Digitální knihovnaUPCE
 

Interval-Valued Fuzzy Cognitive Maps with Genetic Learning for Predicting Corporate Financial Distress

ČlánekOtevřený přístuppeer-reviewedpostprint
Náhled

Datum publikování

2018

Vedoucí práce

Oponent

Název časopisu

Název svazku

Vydavatel

University of Niš

Abstrakt

Fuzzy cognitive maps (FCMs) integrate neural networks and fuzzy logic to model complex nonlinear problems through causal reasoning. Interval-valued FCMs (IVFCMs) have recently been proposed to model additional uncertainty in decision-making tasks with complex causal relationships. In traditional FCMs, optimization algorithms are used to learn the strengths of the relationships from the data. Here, we propose a novel IVFCM with real-coded genetic learning. We demonstrate that the proposed method is effective for predicting corporate financial distress based on causally connected financial concepts. Specifically, we show that this method outperforms FCMs, fuzzy grey cognitive maps and adaptive neuro-fuzzy systems in terms of root mean squared error.

Rozsah stran

p. 1657-1662

ISSN

0354-5180

Trvalý odkaz na tento záznam

Projekt

GA16-19590S/Analýza témat a sentimentu vícenásobných textových zdrojů pro finanční rozhodování

Zdrojový dokument

Filomat, volume 32, issue: 5

Vydavatelská verze

http://journal.pmf.ni.ac.rs/filomat/index.php/filomat/article/view/6669

Přístup k e-verzi

open access

Název akce

ISBN

Studijní obor

Studijní program

Signatura tištěné verze

Umístění tištěné verze

Přístup k tištěné verzi

Klíčová slova

Interval-valued fuzzy cognitive map, Genetic algorithm, Finance

Endorsement

Review

item.page.supplemented

item.page.referenced